\documentclass{beamer}
\usetheme{Warsaw}
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\usepackage{algorithm2e}
\AtBeginSection[]
{
\begin{frame}<beamer>
\frametitle{Agenda}
\tableofcontents[currentsection,currentsubsection]
\end{frame}
}
% Dados para o slide inicial da apresentação. %
\title{Implementação do algoritmo SIFT para detecção de objetos em imagens}
\author{Rafael Oliveira Lopes, Roberto Buaiz Simão}
\institute[UFRJ]{
Processamento de Imagens
Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Professores Marroquim e Alexandre
}
\date[Julho 2011]{01 de Julho de 2011}

% Iniciando slides %
\begin{document}
% Slide inicial %
\begin{frame}[plain]
\titlepage
\end{frame}
% Aqui começamos a apresentação %

\begin{frame}
\frametitle{Problema Proposto}
\begin{block}{Compreensão}
\begin{itemize}
\item Ler os dois artigos de David Lowe sobre o algoritmo SIFT:
\begin{itemize}
\item {\em Object recognition from local scale-invariant features}, 1999
\item {\em Distinctive image features from scale-invariant keypoints}, 2004
\end{itemize}
\end{itemize}
\end{block}

\begin{block}{Implementação}
\begin{itemize}
\item Desenvolver uma implementação em C++ do SIFT, desde a geração de \emph{features} até a comparação de \emph{features} entre imagens
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
\frametitle{Funcionamento do SIFT}

\begin{block}{Geração do espaço de escalas}
\begin{itemize}
\item borramento sucessivo e diminuição do tamanho da imagem
\item detecção de máximos e mínimos locais
\end{itemize}
\end{block}

\begin{block}{Atribuição de orientação e magnitude}
\begin{itemize}
\item orientações e magnitudes das gaussianas
\item construção do histograma, determinação de orientação
\end{itemize}
\end{block}

\begin{block}{Geração do \emph{feature vector}}
\begin{itemize}
\item combinação das orientações e magnitudes locais
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}
\frametitle{Implementação e Particularidades}

\begin{block}{Dificuldades encontradas}
\begin{itemize}
\item determinação do fator de borramento
\item projeto da pirâmide de gaussianas
\item prazo muito curto
\item muita disponibilidade de material na web
 \begin{itemize}
 \item porém, muito material de pouca profundidade
 \item implementações que não seguem muito de perto os artigos do Lowe
 \item escolhas arbitrárias de constantes
 \end{itemize}
\end{itemize}
\end{block}

\begin{block}{Pontos positivos}
\begin{itemize}
\item facilidade de manipulação de imagens com o OpenCV
\item a generalidade do algoritmo
\item muita disponibilidade de material na web
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}

% Repetindo slide inicial %
\begin{frame}[plain]
\titlepage
\end{frame}
\end{document}

